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This study analyzes and proposes various types of interactive level design implementation methods using Stable Diffusion, a representative system of artificial intelligence visualization in a virtual environment based on Unreal Engine. Stable Diffusion is a representative artificial intelligence visualization system along with Midjourney and is applied to various programs and tools. It is an artificial intelligence visualization system that naturally applies text to image and image to image based on prompt input, as well as body motion changes with simple additional work. . Unreal engine is a representative game engine that has been updated up to 5.2, and 5.1 was used in this study. Unreal Engine is widely used not only for games but also for animation, film CG, architecture, and digital twins. Although it is a game engine, it is a program that is increasingly being used as a content authoring tool other than games. This paper analyzes and proposes a process that can implement an effective interactive level by combining this Stable Diffusion with the Unreal engine. It can be said that artificial intelligence is already being applied to various 2D and 3D contents, leading to actual publishing. This study analyzed the methodology of implementing visual results by effectively integrating the current Unreal Engine and artificial intelligence, and confirmed the foundation for effective construction.

한국어

본 논문은 언리얼 엔진(Unreal Engine) 기반의 가상환경에서 인공지능 시각화의 대표적인 시스템인 Stable Diffusion을 이용하여 다양한 형태의 인터렉티브 레벨 디자인 구현 방법을 분석하고 제안한다. Stable Diffusion 은 Midjourney와 함께 대표적인 인공지능 시각화 시스템이며 다양한 프로그램 및 툴에 응용되고 있으며 프롬 프트 입력 기반으로 Text to Image, Image to Image는 물론이며 간단한 추가 작업으로 바디 모션 변화까지 자 연스럽게 적용되는 인공지능 시각화 시스템이다. Unreal engine은 현재 5.2까지 업데이트 된 대표적인 게임 엔 진이며 본 연구에서는 5.1을 사용하였다. Unreal Engine은 게임은 물론 애니메이션, 영화CG, 건축, 디지털 트윈 까지 광범위하게 사용되고 있으며 게임 엔진이지만 게임 이외의 콘텐츠 저작 툴로써 점점 더 많이 이용되고 있는 프로그램이다. 본 논문은 이 Stable Diffusion과 Unreal engine을 접목시켜 효과적인 인터랙티브 레벨 구현 을 할 수 있는 프로세스에 관해 분석하고 제안한다. 이미 인공지능은 다양한 2D, 3D콘텐츠에 접목이 시도되 어 실제 퍼블리싱가지 이어지고 있는 시대라고 할 수 있다. 본 연구는 현재 Unreal Engine과 인공지능을 효과 적으로 융합하여 시각적 결과물을 구현하는 방법론을 분석하였으며 효과적으로 구축할 수 있는 토대를 확인 하였다.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Studies
2.1 Stable Diffusion
2.2 Unreal Engine
3. Research Strategy
3.1 Application Stable diffusion to Unreal
3.2 Generator backends
4. Experiment
5. Result and Analysis
Acknowledgement
Reference
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>

키워드

저자

• Ok Hue CHO [ 조옥희 | Department of Animation,, College of Convergence Engineering, 20 Hongjimun 2 -gil, Jongno-gu, Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]

• 간기

  월간

• pISSN

  3091-7409

• eISSN

  3092-3638

• 수록기간

  2002~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 691 DDC 793